안과 질환의 다중 작업 진단 및 분류 제안을 위한 멀티모달 딥러닝 모델
2026년 3월 3일 업데이트: Guangdong Provincial People's Hospital
안과 질환에서 자율적 진단, 생성적 보고 및 전문의 의뢰를 위한 다중모드 딥러닝 모델의 개발 및 검증: 국제 다기관 코호트 연구
슬릿램프 및 스마트폰 사진에서 전안부 질환을 정확하고 종합적으로 해석하는 것은 기존 AI 도구의 제한된 특이성과 구조로 인해 여전히 임상적 과제로 남아 있습니다.
이 국제적, 다기관 임상시험의 목적은 시각-언어 모델과 대형 언어 모델을 통합하여 전안부 질환의 진단 과정을 향상시키는 에이전트 기반 프레임워크를 개발하고 검증하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
2000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Honghua Yu
- 전화번호: +8618688888422
- 이메일: yuhonghua@gdph.org.cn
연구 장소
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, 중국, 510280
- 모병
- Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University
-
연락하다:
- Honghua Yu
- 전화번호: +8618688888422
- 이메일: yuhonghua@gdph.org.cn
-
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
눈과 관련된 우려 사항이 있거나 없는 개인.
설명
포함 기준:
- 사전 동의서 획득;
- 참가자는 중국어 또는 영어를 충분히 읽고, 쓰고, 이해할 수 있어야 함;
- 정상 참가자의 경우: 개인은 눈과 관련된 우려사항이 없어야 함.
- 눈 관련 주 호소가 있는 참가자의 경우: 개인은 눈과 관련된 특정 우려사항이나 문제가 있어야 함.
제외 기준:
- 최종 진단을 뒷받침할 수 있는 임상 데이터가 불완전한 경우;
- 주치의 또는 임상 연구 직원의 판단에 따라 의학적으로 너무 불안정하여 연구에 안전하게 참여할 수 없는 환자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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일반 참가자
눈에 대한 걱정이 없는 건강한 사람.
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다중모드 비전-언어 모델은 다중 작업 진단 및 안과 질환 환자의 중재 제안을 위해 전방부 질환을 호소하는 환자는 먼저 슬릿램프 검사를 완료하거나 휴대폰 안구 사진을 촬영합니다.
다중모드 비전-언어 모델은 환자 관련 이미지(셀카 및 안구 검사 사진 등)를 사용하여 지능형 진단을 내립니다.
진단은 비공개로 유지됩니다.
그런 다음 환자는 의료 상담을 받고 경험 많은 임상 의사에 의해 임상 검사를 받습니다.
두 번째 경험 많은 임상 의사가 임상 진단을 검토합니다.
진단이 일치하면 이를 골드 스탠다드로 간주합니다.
진단에 불일치가 있는 경우 두 임상 의사 간의 합의를 골드 스탠다드로 사용합니다.
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|
눈 관련 주요 불만이 있는 환자
눈과 관련된 특정 우려 사항이나 문제가 있는 개인으로, 치료를 받거나 불만을 제기하는 주요 원인으로 간주됩니다.
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다중모드 비전-언어 모델은 다중 작업 진단 및 안과 질환 환자의 중재 제안을 위해 전방부 질환을 호소하는 환자는 먼저 슬릿램프 검사를 완료하거나 휴대폰 안구 사진을 촬영합니다.
다중모드 비전-언어 모델은 환자 관련 이미지(셀카 및 안구 검사 사진 등)를 사용하여 지능형 진단을 내립니다.
진단은 비공개로 유지됩니다.
그런 다음 환자는 의료 상담을 받고 경험 많은 임상 의사에 의해 임상 검사를 받습니다.
두 번째 경험 많은 임상 의사가 임상 진단을 검토합니다.
진단이 일치하면 이를 골드 스탠다드로 간주합니다.
진단에 불일치가 있는 경우 두 임상 의사 간의 합의를 골드 스탠다드로 사용합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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다중모드 시각-언어 모델의 진단 정확성
기간: 2025년 7월부터 2025년 9월까지
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각 환자에 대해, 다중 모드 시각-언어 모델이 생성한 진단과 숙련된 임상의가 제공한 임상 진단이 문서화되어 비교되었습니다.
두 진단 간의 일관성은 임상 실무에서 프로그램의 정확성을 나타냅니다.
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2025년 7월부터 2025년 9월까지
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2025년 7월 28일
기본 완료 (추정된)
2027년 11월 20일
연구 완료 (추정된)
2027년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 2월 25일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 25일
처음 게시됨 (실제)
2026년 3월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 5일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 3일
마지막으로 확인됨
2026년 3월 1일
추가 정보
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